【摘 要】
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农业干旱是一种空间范围大、时间跨度长、发展进程复杂的自然灾害。随着气候变化以及干旱频率和严重程度的增加,干旱及其影响越来越受到公众和政府的关注。及时、准确的农业旱情大范围监测对现代农业发展具有重要意义。干旱胁迫在物候期的不同阶段对作物产量的影响较大且具有显著差异。因此,了解作物农学物候期对农业干旱的影响在干旱监测研究中尤为关键。与费时、费力的地面调查相比,通过遥感手段监测农作物的物候阶段和作物干旱
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农业干旱是一种空间范围大、时间跨度长、发展进程复杂的自然灾害。随着气候变化以及干旱频率和严重程度的增加,干旱及其影响越来越受到公众和政府的关注。及时、准确的农业旱情大范围监测对现代农业发展具有重要意义。干旱胁迫在物候期的不同阶段对作物产量的影响较大且具有显著差异。因此,了解作物农学物候期对农业干旱的影响在干旱监测研究中尤为关键。与费时、费力的地面调查相比,通过遥感手段监测农作物的物候阶段和作物干旱阶段来进行农业干旱评估,可以更好地从大范围空间和时间尺度了解农作物干旱的情况。尤其是通过遥感数据构建的干旱指数在干旱监测中应用较为广泛,取得了令人瞩目的成绩。但现阶段农业干旱监测还存在如下一些问题:（1）对农业干旱中作物农学物候期的时空差异缺乏了解,鲜有结合作物农学物候期的农业干旱监测研究;（2）干旱监测时没有考虑作物物候期对作物产量的影响。因此,本研究提出了一种顾及物候过程的多源遥感数据综合干旱指数（Process-based Composite Drought Index,PCDI）,基于中国长江流域地区和美国玉米带的数据,将农业干旱中的水分胁迫因素、高温胁迫因素,植被状况与作物物候期相结合构建指数模型,实现对研究区内作物农学物候期的分阶段精确调整和量化。并基于2001年～2019年美国研究区为例绘制了 2003年和2012年的月度PCDI模型干旱分布空间图和逐年PCDI模型干旱图。研究结果表明:（1）基于蒸散发比值（ET/PET）、高温度日（KDD）、植被状况指数（VCI）和作物物候期时空差异构建的异常指数比没有考虑作物物候时空差异的状况指数效果更好,与作物产量损失率的相关系数R2分别提升了 0.32、0.07、0.26;（2）PCDI模型通过考虑不同作物物候期对作物产量的影响差异,提高了对作物产量损失率的监测能力,在美国研究区PCDI指数与产量损失率之间的相关系数R2为0.72。除此以外,相比于其他干旱指数,例如不同时间尺度的标准化降雨指数（SPI）,PCDI模型的农业干旱监测能力有显著提升;（3）PCDI模型在中国和美国两个不同地区的应用成功地证明了该指数的稳健性和实用性。研究结果表明基于作物物候期的综合干旱指数模型（PCDI）能更准确地监测玉米产量损失程度及其空间分布,为农业管理部门防治决策提供关键信息,为农业干旱机理研究和作物干旱影响的定量评估提供科学依据。
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